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AI秒懂短视频，快手大模型Keye-VL理解力爆表！技术细节全开源
快手全新多模态大语言模型Kwai Keye-VL上线且开源，能深度融合多模态信息，在视频理解、复杂视觉感知和逻辑推理上表现优异。介绍了其技术架构、预训练和后训练策略及训练架构优化等内容。
快手在 AI 上，渐入佳境
文章介绍快手多模态大模型 Keye-VL 1.5，参数 8B 适合中小企业。它侧重短视频场景，视频理解能力强，能与业务结合，提升推荐等场景效率。还详述其架构、预训练、后训练及训练架构优化等技术细节。
AutoResearch-LLM：让 Agent 接手 LLM 训练优化
本文是 LLM 微调 AutoResearch 落地实战。作者将电商场景 Qwen3 微调流水线沉淀成 Agent 驱动的三阶段框架，还分享踩坑经验。思路方法与平台无关，可类比到外部环境，适合关注 AI Coding 等的同学。
ROCK & ROLL！阿里给智能体造了个实战演练场 | 开源
阿里开源新项目ROCK，解决了智能体无法在真实环境中规模化训练的难题。它与阿里此前的RL训练框架ROLL配合，构成完整的智能体训练闭环，推开了Agentic AI规模化应用的大门。
RL是「点金石」还是「挖掘机」？CMU 用可控实验给出答案
卡耐基梅隆大学研究者构建基于GSM - Infinite的可控合成数据框架，分析预训练、中期训练和RL对模型推理泛化能力的影响，调和了RL有效性的不同观点，为改进训练策略提供基础。
SFT在帮倒忙？新研究：直接进行强化学习，模型多模态推理上限更高
学界常用「监督微调（SFT）+ 强化学习（RL）」训练大模型。但新研究发现，SFT 会引发「伪推理路径」，阻碍推理进步。相比之下，直接进行 RL 训练，模型多模态推理上限更高，该团队训练的模型还刷新了纪录。
如何为 GPU 提供充足存储：AI 训练中的存储性能与扩展性
文章通过分析 MLPerf Storage v2.0 测试结果，探讨不同存储系统在大规模 AI 训练中的表现。介绍三类训练负载及新的 Checkpointing 负载，分析共享文件系统类别，给出比较视角，解读各负载测试结果并总结选型要点。
离开大厂后，“中国自动驾驶第一人”输了两次 | 甲子光年
曾被誉为“中国自动驾驶第一人”的王劲，离开大厂后创业两次皆失败。他先创办景驰科技，后因百度诉讼离开；又成立中智行，坚持车路协同技术，却因落地难、管理问题等破产。
对话 Coddie 何鋡威：95 后，华为、传音、拓竹历练，用特斯拉的思路做母婴产品
Coddie创始人何鋡威，95后，曾任职华为等企业，后投身母婴赛道。他认为母婴行业产品差、毛利高，缺乏极致产品。Coddie用AI改造该赛道，做育儿大脑和生态，欲成母婴界特斯拉，目标欧美市场。
OpenAI携手五巨头开源革命性超算协议：一举解决超大集群LLM训练不稳定和网络性能难题
OpenAI联合英伟达等五巨头推出超算开放网络协议MRC并正式向行业开放。MRC目标是性能可预期，有多平面网络、自适应包喷射、SRv6源路由三大核心机制，已在OpenAI多台超级计算机上部署。